快速算法和计算是数字信号处理和数字图像处理面对实时要求时的必然归宿。本书介绍从一维到三维及三维以上计算离散矩的快速算法、脉动阵列和可伸缩阵列,基于一阶矩的离散傅里叶变换、离散余弦(正弦)、离散W变换、离散Hartley变换、卷积算法、相关算法,以及易于实现这些算法的VLSI(超大规模集成电路)并行处理结构。

本书系统讨论了数字信号处理的基本原理、分析方法、算法和设计。全书共七章,包括三部分内容。第一部分(第1、2章)介绍离散时间信号与系统的时域与频域分析;第二部分(第3、4章)介绍离散傅里叶变换及应用、快速傅里叶变换算法;第三部分(第5、6、7章)介绍模拟滤波器设计、IIR与FIR数字滤波器结构与设计。本书配有OBE教学大

内容提要本书将理论知识、工程技术和工程实践有机结合起来，介绍了数字图像处理与识别技术的方方面面，包括图像的点运算、几何变换、空域和频域滤波、小波变换、图像复原、形态学处理、图像分割以及图像特征提取等。另外，本书还对机器视觉进行了前导性的探究，重点介绍了两种目前在工程技术领域非常流行的分类技术—人工神经网络（ANN）和支

本书内容由浅入深、循序渐进，涵盖了深度学习在图像处理中的应用技术。本书共8章，首先简要介绍图像处理技术，以及深度学习在图像领域中的应用；接着对深度学习在图像处理中的应用技术进行详细介绍，包括图像阴影检测、图像阴影去除、图像噪声处理、图像匀光和匀色等内容；然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法进行讲解；最后以基于深

深度学习凭借其在识别应用领域中超高的预测准确率，在图像处理领域获得了极大关注，这势必将提升现有图像处理系统的性能并开创新的应用领域。利用卷积神经网络等深层神经网络的解决方案，可以逐渐取代基于算法可解释的传统图像处理工作。尽管图像预处理、后期处理和信号处理仍在大量采用现有方法，但在图像分类应用中，深度学习变得愈加重要。在

雾霾天气、浑浊海水、生物组织等统称浑浊介质。当光在浑浊介质中传输时，会受到介质中粒子吸收和散射等作用，导致成像距离变短、图像变模糊。本书是第一部基于介质光和目标光偏振特性差异，系统研究提高浑浊介质中目标清晰化成像的主动偏振成像技术论著，集中展示团队关于偏振光在浑浊介质中的传输过程及特性、偏振差分成像、距离选通偏振差分成

本书介绍通信理论基础和通信系统设计。通信基础部分包括通信的基本概念（绪论）、确知信号、随机过程、信道。通信系统设计部分分为模拟调制系统设计和数字通信系统设计。数字通信系统设计是本书的重点内容，包括数字基带传输系统、数字带通传输系统、数字信号的*佳接收、信源编码、差错控制编码（见本书电子资源）。本书内容经过总结和提炼，采

本书全面系统地论述了信号与线性系统分析的基本理论和方法。全书共6章，主要内容包括：绪论、连续时间信号与系统的时域分析、连续时间信号与系统的频域分析、连续时间信号与系统的复频域分析、离散时间信号与系统的时域分析、离散时间信号与系统的z域分析。本书可作为应用型本科高校电气工程及其自动化、电气工程与智能控制、电子信息工程、通

ARM与DSP硬件特色和编程指南

随着技术水平的发展，在现代通信系统中，数字通信取得模拟通信的趋势日益明显。数字通信系统具有许多优点，如抗干扰能力强、系统稳定性强等，但也存在着一些问题，如由于信道传递函数的非理想性、时变性和传输码元之间存在互相干扰等原因，使得信道接收端抽样值总是存在码间串扰，导致系统误差率高，判别能力下降等。为解决这些难题，提高数字通